> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8a08bda2.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > Documentación de la función de agregación GROUPING. # GROUPING
## GROUPING
[ROLLUP](/es/reference/statements/select/group-by#rollup-modifier) y [CUBE](/es/reference/statements/select/group-by#cube-modifier) son modificadores de GROUP BY. Ambos calculan subtotales. ROLLUP toma una lista ordenada de columnas, por ejemplo `(day, month, year)`, y calcula subtotales en cada nivel de agregación, y después un total general. CUBE calcula subtotales para todas las combinaciones posibles de las columnas especificadas. GROUPING identifica qué filas devueltas por ROLLUP o CUBE son superagregados y cuáles son las filas que devolvería un GROUP BY sin modificar. La función GROUPING toma varias columnas como argumento y devuelve una máscara de bits. * `1` indica que una fila devuelta por un modificador `ROLLUP` o `CUBE` de `GROUP BY` es un subtotal * `0` indica que una fila devuelta por `ROLLUP` o `CUBE` no es un subtotal
## GROUPING SETS
De forma predeterminada, el modificador CUBE calcula subtotales para todas las combinaciones posibles de las columnas pasadas a CUBE. GROUPING SETS permite especificar las combinaciones concretas que se deben calcular. Analizar datos jerárquicos es un buen caso de uso para los modificadores ROLLUP, CUBE y GROUPING SETS. El ejemplo aquí es una tabla que contiene datos sobre qué distribución de Linux y qué versión de esa distribución están instaladas en dos centros de datos. Puede ser útil examinar los datos por distribución, versión y ubicación.
### Cargar datos de ejemplo
```sql theme={null} CREATE TABLE servers ( datacenter VARCHAR(255), distro VARCHAR(255) NOT NULL, version VARCHAR(50) NOT NULL, quantity INT ) ORDER BY (datacenter, distro, version) ``` ```sql theme={null} INSERT INTO servers(datacenter, distro, version, quantity) VALUES ('Schenectady', 'Arch','2022.08.05',50), ('Westport', 'Arch','2022.08.05',40), ('Schenectady','Arch','2021.09.01',30), ('Westport', 'Arch','2021.09.01',20), ('Schenectady','Arch','2020.05.01',10), ('Westport', 'Arch','2020.05.01',5), ('Schenectady','RHEL','9',60), ('Westport','RHEL','9',70), ('Westport','RHEL','7',80), ('Schenectady','RHEL','7',80) ``` ```sql theme={null} SELECT * FROM servers; ``` ```response theme={null} ┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─quantity─┐ │ Schenectady │ Arch │ 2020.05.01 │ 10 │ │ Schenectady │ Arch │ 2021.09.01 │ 30 │ │ Schenectady │ Arch │ 2022.08.05 │ 50 │ │ Schenectady │ RHEL │ 7 │ 80 │ │ Schenectady │ RHEL │ 9 │ 60 │ │ Westport │ Arch │ 2020.05.01 │ 5 │ │ Westport │ Arch │ 2021.09.01 │ 20 │ │ Westport │ Arch │ 2022.08.05 │ 40 │ │ Westport │ RHEL │ 7 │ 80 │ │ Westport │ RHEL │ 9 │ 70 │ └─────────────┴────────┴────────────┴──────────┘ 10 rows in set. Elapsed: 0.409 sec. ```
### Consultas sencillas
Obtén el número de servidores de cada centro de datos por distribución: ```sql theme={null} SELECT datacenter, distro, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY datacenter, distro; ``` ```response theme={null} ┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐ │ Schenectady │ RHEL │ 140 │ │ Westport │ Arch │ 65 │ │ Schenectady │ Arch │ 90 │ │ Westport │ RHEL │ 150 │ └─────────────┴────────┴─────┘ 4 rows in set. Elapsed: 0.212 sec. ``` ```sql theme={null} SELECT datacenter, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY datacenter; ``` ```response theme={null} ┌─datacenter──┬─qty─┐ │ Westport │ 215 │ │ Schenectady │ 230 │ └─────────────┴─────┘ 2 rows in set. Elapsed: 0.277 sec. ``` ```sql theme={null} SELECT distro, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY distro; ``` ```response theme={null} ┌─distro─┬─qty─┐ │ Arch │ 155 │ │ RHEL │ 290 │ └────────┴─────┘ 2 rows in set. Elapsed: 0.352 sec. ``` ```sql theme={null} SELECT SUM(quantity) qty FROM servers; ``` ```response theme={null} ┌─qty─┐ │ 445 │ └─────┘ 1 fila en el conjunto. Elapsed: 0.244 sec. ```
### Comparar varias sentencias GROUP BY con GROUPING SETS
Desglose de los datos sin CUBE, ROLLUP ni GROUPING SETS: ```sql theme={null} SELECT datacenter, distro, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY datacenter, distro UNION ALL SELECT datacenter, null, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY datacenter UNION ALL SELECT null, distro, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY distro UNION ALL SELECT null, null, SUM(quantity) qty FROM servers; ``` ```response theme={null} ┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐ │ ᴺᵁᴸᴸ │ ᴺᵁᴸᴸ │ 445 │ └────────────┴────────┴─────┘ ┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐ │ Westport │ ᴺᵁᴸᴸ │ 215 │ │ Schenectady │ ᴺᵁᴸᴸ │ 230 │ └─────────────┴────────┴─────┘ ┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐ │ Schenectady │ RHEL │ 140 │ │ Westport │ Arch │ 65 │ │ Schenectady │ Arch │ 90 │ │ Westport │ RHEL │ 150 │ └─────────────┴────────┴─────┘ ┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐ │ ᴺᵁᴸᴸ │ Arch │ 155 │ │ ᴺᵁᴸᴸ │ RHEL │ 290 │ └────────────┴────────┴─────┘ 9 rows in set. Elapsed: 0.527 sec. ``` La misma información con GROUPING SETS: ```sql theme={null} SELECT datacenter, distro, SUM (quantity) qty FROM servers GROUP BY GROUPING SETS( (datacenter,distro), (datacenter), (distro), () ) ``` ```response theme={null} ┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐ │ Schenectady │ RHEL │ 140 │ │ Westport │ Arch │ 65 │ │ Schenectady │ Arch │ 90 │ │ Westport │ RHEL │ 150 │ └─────────────┴────────┴─────┘ ┌─datacenter──┬─distro─┬─qty─┐ │ Westport │ │ 215 │ │ Schenectady │ │ 230 │ └─────────────┴────────┴─────┘ ┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐ │ │ │ 445 │ └────────────┴────────┴─────┘ ┌─datacenter─┬─distro─┬─qty─┐ │ │ Arch │ 155 │ │ │ RHEL │ 290 │ └────────────┴────────┴─────┘ 9 rows in set. Elapsed: 0.427 sec. ```
### Comparación entre CUBE y GROUPING SETS
El CUBE de la siguiente consulta, `CUBE(datacenter,distro,version)`, establece una jerarquía que puede no tener sentido. No tiene sentido comparar `version` entre las dos distribuciones (ya que Arch y RHEL no tienen el mismo ciclo de publicación ni los mismos criterios de nomenclatura de versiones). El ejemplo de GROUPING SETS que aparece a continuación es más apropiado, ya que agrupa `distro` y `version` en el mismo conjunto. ```sql theme={null} SELECT datacenter, distro, version, SUM(quantity) FROM servers GROUP BY CUBE(datacenter,distro,version) ORDER BY datacenter, distro; ``` ```response theme={null} ┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─sum(quantity)─┐ │ │ │ 7 │ 160 │ │ │ │ 2020.05.01 │ 15 │ │ │ │ 2021.09.01 │ 50 │ │ │ │ 2022.08.05 │ 90 │ │ │ │ 9 │ 130 │ │ │ │ │ 445 │ │ │ Arch │ 2021.09.01 │ 50 │ │ │ Arch │ 2022.08.05 │ 90 │ │ │ Arch │ 2020.05.01 │ 15 │ │ │ Arch │ │ 155 │ │ │ RHEL │ 9 │ 130 │ │ │ RHEL │ 7 │ 160 │ │ │ RHEL │ │ 290 │ │ Schenectady │ │ 9 │ 60 │ │ Schenectady │ │ 2021.09.01 │ 30 │ │ Schenectady │ │ 7 │ 80 │ │ Schenectady │ │ 2022.08.05 │ 50 │ │ Schenectady │ │ 2020.05.01 │ 10 │ │ Schenectady │ │ │ 230 │ │ Schenectady │ Arch │ 2022.08.05 │ 50 │ │ Schenectady │ Arch │ 2021.09.01 │ 30 │ │ Schenectady │ Arch │ 2020.05.01 │ 10 │ │ Schenectady │ Arch │ │ 90 │ │ Schenectady │ RHEL │ 7 │ 80 │ │ Schenectady │ RHEL │ 9 │ 60 │ │ Schenectady │ RHEL │ │ 140 │ │ Westport │ │ 9 │ 70 │ │ Westport │ │ 2020.05.01 │ 5 │ │ Westport │ │ 2022.08.05 │ 40 │ │ Westport │ │ 7 │ 80 │ │ Westport │ │ 2021.09.01 │ 20 │ │ Westport │ │ │ 215 │ │ Westport │ Arch │ 2020.05.01 │ 5 │ │ Westport │ Arch │ 2021.09.01 │ 20 │ │ Westport │ Arch │ 2022.08.05 │ 40 │ │ Westport │ Arch │ │ 65 │ │ Westport │ RHEL │ 9 │ 70 │ │ Westport │ RHEL │ 7 │ 80 │ │ Westport │ RHEL │ │ 150 │ └─────────────┴────────┴────────────┴───────────────┘ 39 filas en el conjunto. Tiempo transcurrido: 0.355 seg. ``` La versión del ejemplo anterior puede no tener sentido si no está asociada a una distro; si estuviéramos rastreando la versión del kernel, sí podría tenerlo, porque la versión del kernel puede asociarse a cualquiera de las distros. Usar GROUPING SETS, como en el siguiente ejemplo, puede ser una mejor opción. ```sql theme={null} SELECT datacenter, distro, version, SUM(quantity) FROM servers GROUP BY GROUPING SETS ( (datacenter, distro, version), (datacenter, distro)) ``` ```response theme={null} ┌─datacenter──┬─distro─┬─version────┬─sum(quantity)─┐ │ Westport │ RHEL │ 9 │ 70 │ │ Schenectady │ Arch │ 2022.08.05 │ 50 │ │ Schenectady │ Arch │ 2021.09.01 │ 30 │ │ Schenectady │ RHEL │ 7 │ 80 │ │ Westport │ Arch │ 2020.05.01 │ 5 │ │ Westport │ RHEL │ 7 │ 80 │ │ Westport │ Arch │ 2021.09.01 │ 20 │ │ Westport │ Arch │ 2022.08.05 │ 40 │ │ Schenectady │ RHEL │ 9 │ 60 │ │ Schenectady │ Arch │ 2020.05.01 │ 10 │ └─────────────┴────────┴────────────┴───────────────┘ ┌─datacenter──┬─distro─┬─version─┬─sum(quantity)─┐ │ Schenectady │ RHEL │ │ 140 │ │ Westport │ Arch │ │ 65 │ │ Schenectady │ Arch │ │ 90 │ │ Westport │ RHEL │ │ 150 │ └─────────────┴────────┴─────────┴───────────────┘ 14 rows in set. Elapsed: 1.036 sec. ```